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title: 'Qdrant 벡터 검색 도구'
description: 'Qdrant 벡터 데이터베이스를 활용한 CrewAI 에이전트의 시맨틱 검색 기능'
icon: vector-square
mode: "wide"
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## 개요

Qdrant Vector Search Tool은 [Qdrant](https://qdrant.tech/) 벡터 유사성 검색 엔진을 활용하여 CrewAI 에이전트에 시맨틱 검색 기능을 제공합니다. 이 도구를 사용하면 에이전트가 Qdrant 컬렉션에 저장된 문서를 시맨틱 유사성을 기반으로 검색할 수 있습니다.

## 설치

필수 패키지를 설치하세요:

```bash
uv add qdrant-client
```

## 기본 사용법

아래는 도구를 사용하는 최소한의 예시입니다:

```python
from crewai import Agent
from crewai_tools import QdrantVectorSearchTool, QdrantConfig

# QdrantConfig로 도구 초기화
qdrant_tool = QdrantVectorSearchTool(
    qdrant_config=QdrantConfig(
        qdrant_url="your_qdrant_url",
        qdrant_api_key="your_qdrant_api_key",
        collection_name="your_collection"
    )
)

# Create an agent that uses the tool
agent = Agent(
    role="Research Assistant",
    goal="Find relevant information in documents",
    tools=[qdrant_tool]
)

# The tool will automatically use OpenAI embeddings
# and return the 3 most relevant results with scores > 0.35
```

## 완전한 작동 예시

아래는 다음과 같은 방법을 보여주는 완전한 예시입니다:
1. PDF에서 텍스트 추출
2. OpenAI를 사용하여 임베딩 생성
3. Qdrant에 저장
4. CrewAI agentic RAG 워크플로우로 시맨틱 검색 생성

```python
import os
import uuid
import pdfplumber
from openai import OpenAI
from dotenv import load_dotenv
from crewai import Agent, Task, Crew, Process, LLM
from crewai_tools import QdrantVectorSearchTool
from qdrant_client import QdrantClient
from qdrant_client.models import PointStruct, Distance, VectorParams

# Load environment variables
load_dotenv()

# Initialize OpenAI client
client = OpenAI(api_key=os.getenv("OPENAI_API_KEY"))

# Extract text from PDF
def extract_text_from_pdf(pdf_path):
    text = []
    with pdfplumber.open(pdf_path) as pdf:
        for page in pdf.pages:
            page_text = page.extract_text()
            if page_text:
                text.append(page_text.strip())
    return text

# Generate OpenAI embeddings
def get_openai_embedding(text):
    response = client.embeddings.create(
        input=text,
        model="text-embedding-3-large"
    )
    return response.data[0].embedding

# Store text and embeddings in Qdrant
def load_pdf_to_qdrant(pdf_path, qdrant, collection_name):
    # Extract text from PDF
    text_chunks = extract_text_from_pdf(pdf_path)

    # Create Qdrant collection
    if qdrant.collection_exists(collection_name):
        qdrant.delete_collection(collection_name)
    qdrant.create_collection(
        collection_name=collection_name,
        vectors_config=VectorParams(size=3072, distance=Distance.COSINE)
    )

    # Store embeddings
    points = []
    for chunk in text_chunks:
        embedding = get_openai_embedding(chunk)
        points.append(PointStruct(
            id=str(uuid.uuid4()),
            vector=embedding,
            payload={"text": chunk}
        ))
    qdrant.upsert(collection_name=collection_name, points=points)

# Initialize Qdrant client and load data
qdrant = QdrantClient(
    url=os.getenv("QDRANT_URL"),
    api_key=os.getenv("QDRANT_API_KEY")
)
collection_name = "example_collection"
pdf_path = "path/to/your/document.pdf"
load_pdf_to_qdrant(pdf_path, qdrant, collection_name)

# Initialize Qdrant search tool
from crewai_tools import QdrantConfig

qdrant_tool = QdrantVectorSearchTool(
    qdrant_config=QdrantConfig(
        qdrant_url=os.getenv("QDRANT_URL"),
        qdrant_api_key=os.getenv("QDRANT_API_KEY"),
        collection_name=collection_name,
        limit=3,
        score_threshold=0.35
    )
)

# Create CrewAI agents
search_agent = Agent(
    role="Senior Semantic Search Agent",
    goal="Find and analyze documents based on semantic search",
    backstory="""You are an expert research assistant who can find relevant
    information using semantic search in a Qdrant database.""",
    tools=[qdrant_tool],
    verbose=True
)

answer_agent = Agent(
    role="Senior Answer Assistant",
    goal="Generate answers to questions based on the context provided",
    backstory="""You are an expert answer assistant who can generate
    answers to questions based on the context provided.""",
    tools=[qdrant_tool],
    verbose=True
)

# Define tasks
search_task = Task(
    description="""Search for relevant documents about the {query}.
    Your final answer should include:
    - The relevant information found
    - The similarity scores of the results
    - The metadata of the relevant documents""",
    agent=search_agent
)

answer_task = Task(
    description="""Given the context and metadata of relevant documents,
    generate a final answer based on the context.""",
    agent=answer_agent
)

# Run CrewAI workflow
crew = Crew(
    agents=[search_agent, answer_agent],
    tasks=[search_task, answer_task],
    process=Process.sequential,
    verbose=True
)

result = crew.kickoff(
    inputs={"query": "What is the role of X in the document?"}
)
print(result)
```

## 도구 매개변수

### 필수 파라미터
- `qdrant_config` (QdrantConfig): 모든 Qdrant 설정을 포함하는 구성 객체

### QdrantConfig 매개변수
- `qdrant_url` (str): Qdrant 서버의 URL
- `qdrant_api_key` (str, 선택 사항): Qdrant 인증을 위한 API 키
- `collection_name` (str): 검색할 Qdrant 컬렉션의 이름
- `limit` (int): 반환할 최대 결과 수 (기본값: 3)
- `score_threshold` (float): 최소 유사도 점수 임계값 (기본값: 0.35)
- `filter` (Any, 선택 사항): 고급 필터링을 위한 Qdrant Filter 인스턴스 (기본값: None)

### 선택적 도구 매개변수
- `custom_embedding_fn` (Callable[[str], list[float]]): 텍스트 벡터화를 위한 사용자 지정 함수
- `qdrant_package` (str): Qdrant의 기본 패키지 경로 (기본값: "qdrant_client")
- `client` (Any): 사전 초기화된 Qdrant 클라이언트 (선택 사항)

## 고급 필터링

QdrantVectorSearchTool은 검색 결과를 세밀하게 조정할 수 있는 강력한 필터링 기능을 지원합니다:

### 동적 필터링
검색 시 `filter_by` 및 `filter_value` 매개변수를 사용하여 즉석에서 결과를 필터링할 수 있습니다:

```python
# 에이전트는 도구를 호출할 때 이러한 매개변수를 사용합니다
# 도구 스키마는 filter_by 및 filter_value를 허용합니다
# 예시: 카테고리 필터를 사용한 검색
# 결과는 category == "기술"인 항목으로 필터링됩니다
```

### QdrantConfig를 사용한 사전 설정 필터
복잡한 필터링의 경우 구성에서 Qdrant Filter 인스턴스를 사용하세요:

```python
from qdrant_client.http import models as qmodels
from crewai_tools import QdrantVectorSearchTool, QdrantConfig

# 특정 조건에 대한 필터 생성
preset_filter = qmodels.Filter(
    must=[
        qmodels.FieldCondition(
            key="category",
            match=qmodels.MatchValue(value="research")
        ),
        qmodels.FieldCondition(
            key="year",
            match=qmodels.MatchValue(value=2024)
        )
    ]
)

# 사전 설정 필터로 도구 초기화
qdrant_tool = QdrantVectorSearchTool(
    qdrant_config=QdrantConfig(
        qdrant_url="your_url",
        qdrant_api_key="your_key",
        collection_name="your_collection",
        filter=preset_filter  # 모든 검색에 적용되는 사전 설정 필터
    )
)
```

### 필터 결합
도구는 `QdrantConfig`의 사전 설정 필터와 `filter_by` 및 `filter_value`의 동적 필터를 자동으로 결합합니다:

```python
# QdrantConfig에 category="research"에 대한 사전 설정 필터가 있고
# 검색에서 filter_by="year", filter_value=2024를 사용하는 경우
# 두 필터가 모두 결합됩니다 (AND 논리)
```

## 검색 매개변수

이 도구는 스키마에서 다음과 같은 매개변수를 허용합니다:
- `query` (str): 유사한 문서를 찾기 위한 검색 쿼리
- `filter_by` (str, 선택 사항): 필터링할 메타데이터 필드
- `filter_value` (Any, 선택 사항): 필터 기준 값

## 반환 형식

이 도구는 결과를 JSON 형식으로 반환합니다:

```json
[
  {
    "metadata": {
      // Any metadata stored with the document
    },
    "context": "The actual text content of the document",
    "distance": 0.95  // Similarity score
  }
]
```

## 기본 임베딩

기본적으로, 이 도구는 벡터화를 위해 OpenAI의 `text-embedding-3-large` 모델을 사용합니다. 이를 위해서는 다음이 필요합니다:
- 환경변수에 설정된 OpenAI API 키: `OPENAI_API_KEY`

## 커스텀 임베딩

기본 임베딩 모델 대신 다음과 같은 경우에 사용자 정의 임베딩 함수를 사용하고 싶을 수 있습니다:

1. 다른 임베딩 모델을 사용하고 싶은 경우 (예: Cohere, HuggingFace, Ollama 모델)
2. 오픈소스 임베딩 모델을 사용하여 비용을 절감해야 하는 경우
3. 벡터 차원 또는 임베딩 품질에 대한 특정 요구 사항이 있는 경우
4. 도메인 특화 임베딩을 사용하고 싶은 경우 (예: 의료 또는 법률 텍스트)

다음은 HuggingFace 모델을 사용하는 예시입니다:

```python
from transformers import AutoTokenizer, AutoModel
import torch

# Load model and tokenizer
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2')
model = AutoModel.from_pretrained('sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2')

def custom_embeddings(text: str) -> list[float]:
    # Tokenize and get model outputs
    inputs = tokenizer(text, return_tensors="pt", padding=True, truncation=True)
    outputs = model(**inputs)

    # Use mean pooling to get text embedding
    embeddings = outputs.last_hidden_state.mean(dim=1)

    # Convert to list of floats and return
    return embeddings[0].tolist()

# Use custom embeddings with the tool
from crewai_tools import QdrantConfig

tool = QdrantVectorSearchTool(
    qdrant_config=QdrantConfig(
        qdrant_url="your_url",
        qdrant_api_key="your_key",
        collection_name="your_collection"
    ),
    custom_embedding_fn=custom_embeddings  # Pass your custom function
)
```

## 오류 처리

이 도구는 다음과 같은 특정 오류를 처리합니다:
- `qdrant-client`가 설치되어 있지 않으면 ImportError를 발생시킵니다 (자동 설치 옵션 제공)
- `QDRANT_URL`이 설정되어 있지 않으면 ValueError를 발생시킵니다
- 누락된 경우 `uv add qdrant-client`를 사용하여 `qdrant-client` 설치를 안내합니다

## 환경 변수

필수 환경 변수:
```bash
export QDRANT_URL="your_qdrant_url"  # If not provided in constructor
export QDRANT_API_KEY="your_api_key"  # If not provided in constructor
export OPENAI_API_KEY="your_openai_key"  # If using default embeddings
```
